To cope with automobile exhaust gas regulations, ISG and charging control systems are applied to HEV vehicles for the purpose of improving fuel economy. These systems require quick charge-discharge performance of high current. Therefore, a Module of the AGM battery with high energy density and EDLC(Electric Double Layer Capacitor) with high power density are constructed to study the charging and discharging behavior. In CCA, which evaluates the starting performance at -18 oC & 30 oC with high current, EDLC contributed for about 8 sec at the beginning. At 0 oC CA (Charge Acceptance), the initial Charging current of the AGM/EDLC Module, is twice that of the AGM lead acid battery. To play the role of EDLC during high-current rapid charging and discharging, the condition of the AGM lead-acid battery is optimally maintained. As a result of a Standard of Battery Association of Japan (SBA) S0101 test, the service life of the Module of the AGM Lead Acid Battery/EDLC is found to improve by 2 times compared to that of the AGM Lead Acid Battery.

Forward osmosis (FO) process is a chemical potential driven process, where highly concentrated draw solution (DS) is used to take water through semi-permeable membrane from feed solution (FS) with lower concentration. Recently, commercial FO membrane modules have been developed so that full-scale FO process can be applied to seawater desalination or water reuse. In order to design a real-scale FO plant, the performance prediction of FO membrane modules installed in the plant is essential. Especially, the flux prediction is the most important task because the amount of diluted draw solution and concentrate solution flowing out of FO modules can be expected from the flux. Through a previous study, a theoretical based FO module model to predict flux was developed. However it needs an intensive numerical calculation work and a fitting process to reflect a complex module geometry. The idea of this work is to introduce deep learning to predict flux of FO membrane modules using 116 experimental data set, which include six input variables (flow rate, pressure, and ion concentration of DS and FS) and one output variable (flux). The procedure of optimizing a deep learning model to minimize prediction error and overfitting problem was developed and tested. The optimized deep learning model (error of 3.87%) was found to predict flux better than the theoretical based FO module model (error of 10.13%) in the data set which were not used in machine learning.

This study analyzes the internal temperature characteristics of heater module using a numerical method when the constant heat flux and heat flux time are applied to the surface heating element. The horizontal and vertical dimensions of heater module are 100mm, and the height is 5mm. The heat flux is 10,000W/m2, 15,000W/m2, and 20,000W/m2, and heat flux time is 5 seconds, 10 seconds, 15 seconds, 20 seconds, 30 seconds and 50 seconds, respectively. When the heat flux time was 50 seconds, the temperature of the surface heating element rose to 120.5°C, while the skin epidermis temperature rose 1.7°C. As a result, the surface temperature of the surface heating element increased greatly in the horizontal direction, while it increased low in the depth direction. This is because the heat conduction of the surface heating element is transmitted in the X-Y plane direction, and the thermal conductivity of the pet(polyethylene terephthalate) film and insulation sheet under the surface heating element is very low. when the heat flux at the surface heating element is 20,000W/m2, the skin's epidermal temperature rises up to 0.82℃ compared to 10,000W/m2 and 15,000W/m2.

최근 전 세계적으로 지진 발생빈도가 급증하면서 초고층 건축물에 다양한 피해가 발생하고 있다. 특히 고층 건물에 가해지는 수평하중이 구조물의 주요 구조요소 뿐만 아니라 외부 패널의 파손으로 유리 외장재가 낙하하는 등 2차 피해가 발생할 수 있다. 이러한 문제의 심각성을 고려하여 비구조 요소에 대한 2차 손상 방지 방안을 마련하는 것이 필요하다. 본 연구에서 는 기존 건축물 외부 패널이 가진 문제점에 대하여 실대형 시험과 유한요소 해석을 토대로 구조적 성능을 분석하고 취약부를 도출하였으며, 이를 보완하기 위해 층간 분리형 커튼월 모듈과 이동형 패스너를 적용한 커튼월 모듈에 대한 유한요소해석을 수행하였다. 해석결과를 바탕으로 기존 커튼월과 비교시 구조적 안정성을 확보할 수 있는 것으로 확인되었다.

The purpose of this study is to develop precast concrete modules that can be used as a booth and a single-story building with a large space. This precast concrete module is originally designed to have a hexagonal facade when the upper and lower parts, which are symmetrical about horizontal connection line, are combined. A structural design was conducted to ensure structural safety of these precast concrete modules and to extend the slope of the inclined members as far as possible. Then the finite element analysis was performed to estimate the lateral and vertical deflection of complete precast concrete modular structures. And to verify the structural safety of these precast concrete modules, weight loading tests were conducted on the upper and lower modules respectively.

본 연구의 목적은 심박 측정용 기기 및 의류에 있어 배터리 충전 및 기기의 부피감으로 인한 불편함을 개선하고, 사용자 편의성을 고려하여 목적에 따른 심박 측정을 가능케 하는 심박 측정용 스마트 의류 시스템을 개발하고자 하였다. 심박 측정 기기는 2가지 타입으로 모듈화되어 개발되었으며, 탈부착을 통해 목적형 및 지속적 심박 측정이 가능하도록 구성하였다. 목적형 심박측정 기기는 NFC(Near Field Communication), 심박 센서를 내장하고 필요시에 스마트 폰 태깅을 통해 심박 측정이 가능하게 하는 의류에 부착된 타입으로 개발되었으며, 지속형 심박 측정 기기는 BLE(Bluetooth Low Energy) 통신 및 배터리를 내장하여 목적형 기기와 결합을 통해 통신 및 전원을 지원, 지속적으로 심박 측정이 가능한 시스템으로 구성되었다. 심박 측정을 위한 섬유 전극은 은사 기반의 편물 전극으로, 심박 측정에 용이하도록 대흉근 아래에 위치하도록 디자인되었으며, 목적형 심박측정 기기가 전극과 연결되도록 구성되었다. 연동 되는 어플리케이션은 사용자 경험요소, 주요기능 및 사용편의성 등을 고려하여 개발되었으며, 사용성 향상을 위하여 스마트 폰 태깅을 통해 자동 동기화가 되도록 개발되었다. 본 연구에서 개발된 심박측정 스마트 의류 시스템의 심박측정 정확도를 평가하기 위하여, 10명의 20대 남성 피험자를 대상으로 2단계의 실험을 설계하고 진행하였으며, POLAR RS800을 통해 측정되는 신호를 기준 심박으로 비교·분석하였다. 그 결과, 목적형 스마트 의류 시스템의 평균 심박수는 85.37, 기준 기기 심박수는 87.03으로 96.73%의 정확도를 갖는 것으로 분석되었으며, T 값 –1.892 (p=.091)로 두 신호간의 유의한 차이는 없는 것으로 분석되었다. 지속형 스마트 의류 시스템의 평균 심박수는 86.00, 기준 기기 심박수 는 86.97로 97.16%의 정확도를 보였으며, T 값 –1.089(p=0.304)로 두 시스템 간의 측정 차이는 없는 것으로 분석되었다. 본 연구에서는 사용자의 목적에 따라 심박측정이 가능한 모듈형 스마트 의류 시스템을 개발하고 검증한 것에 의의가 있다. 또한, 모듈화 된 심박측정 의류 시스템 개발로 불필요한 기능으로 인한 가격 상승을 줄임으로써 이원화된 상품 기획의 가능성을 제시하였다.

기존의 확률론적 안전성 평가의 신뢰도 제고를 위하여 잘 알려진 입력 파라미터의 일반적인 분포에 새롭게 측정된 신뢰도 있는 데이터를 결합하여 사후분포를 구할 수 있는 베이지안 업데이팅 방법론을 제안하였다. 마코프체인 몬테 칼로 샘플링 기법의 알고리듬을 통한 GoldSim 모듈도 개발하였다. 복수의 입력 파라미터의 사전분포에 대해 연속적으로 사후분포를 구 해낼 수 있는 베이지안 업데이팅이 가능하도록 개발된 이 모듈을 GoldSim 템플릿 형태의 기존의 GSTSPA 프로그램으로 이행하여 보다 신뢰도 있는 확률론적 방사성폐기물 처분 시스템 안전성 평가가 가능하도록 하였다. 이는 기존에 존재하는 사 전분포의 일반적인 형태는 취하되 새롭게 얻어지는 실제 측정치나 전문가들의 의견을 기존의 분포에 적용하여 보다 더 높은 믿음을 갖는 입력 파라미터의 사후분포를 얻을 수 있게 한다. 균열암반 내 핵종 이동에 관련된 몇 개의 입력 파라미터의 사전분포의 세차례의 연속적 업데이팅을 통해 프로그램의 유용성도 예시하였다. 이 연구를 통하여 처분시스템과 같이 장기적 평가가 필요하고 넓은 모델링 지역을 가지며 측정된 입력자료가 부족한 경우 보다 더 믿음직한 방법으로 안전성 평가를 수행할 수 있는 것을 보였다.

열차 소음은 도시 지역 내 철도 네트워크 확장에 주요 장애물이므로 보다 효과적인 소음 방지 수단을 개발하기 위한 연구가 진행되고 있다. 현재까지 방음 터널은 철도 소음에 대한 가장 효과적인 대책 중 하나이나, 중량 문제로 인하여 한정적으로 적용되어 왔다. 이 논문에서는 방음터널의 중량을 효과적으로 감소시킬 수 있는 슬롯형 방음 패널의 소음저감 성능의 예측 가능성을 평가하고, 소음저감 특성을 분석하였다. 연구의 목적을 위하여 음향 해석 프로그램인 Pachyderm Acoustics가 활용되었다. 음향해석의 적절성은 잔향실에서 얻은 실험 데이터를 사용하여 확인하였다. 실험데이터와의 비교 결과, 소음 감소 성능은 음향 분석을 통해 충분히 작은 오차 내로 예측 가능한 것으로 나타났다. 또한 슬롯형 방음판은 설계된 차음주파수 범위에서 약 25dB∼35dB 정도의 소음을 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.

본 연구에서는 정삼투 중공사막 모듈에서 중공사막의 가닥을 비틀어 배치하였을 때의 효과를 알아보기 위해 CFD 전산 유체 역학 프로그램을 통해 5개의 다른 각도로 비틀린 중공사막 모듈을 설계하고 시뮬레이션하여 비틀리지 않은 모듈과 비교하였다. 실험 결과, 중공사막이 비틀렸을 때, 모듈 내부의 유도 용액의 농도가 비틀리지 않을 때에 비해 고르게 분포하였 다. 모듈 입구의 압력은 중공사막의 비틀림과 관계없이 일정한 값을 보였지만 출구의 압력은 중공사막이 비틀린 정도가 커질 수록 증가하는 추세를 보였다. 출구의 압력이 높아짐에 따라 막 내부의 유체 속도가 감소하고 모듈 체류 시간이 증가하여 막 사이의 물질 교환이 원활하게 이루어질 것으로 예측된다. 이는 결과적으로 막이 비틀려 있을 때의 모듈 플럭스가 투과 수량 이 차지하는 비율이 그렇지 않을 때에 비해 2배 증가하였다.

본 연구는 헤테로코어 광파이버 센서를 활용하여 콘크리트 내부에서 발생되는 변형률의 측정을 통해 콘크리트의 프리스트레스를 직접 평가할 수 있는 새로운 매립형 센서모듈 개발을 최종 목표로 하고 있다. 이를 위하여 노출형 센서모듈을 이용한 성능발현 실험결과는 가력속도 0.12, 1.80mm/min일 때 52.1, 2.6sec로 최대 약 19배의 계측 지연현상이 발생하였다. 계측 지연현상은 구조물의 실시간 변화 상태를 계측하지 못하는 경우로 실시간 계측이 가능한 센서모듈의 개발을 위해서 추가실험이 필요한 것으로 판단하였다. 계측 지연현상 원인규명 실험은 3가지의 실험을 계획하였으며, 실험결과는 마찰저항에 의한 계측 지연이 지배적으로 확인되었다. 마찰이 제거된 장치를 이용한 센서모듈의 실험결과에서는 계측 지연현상이 나타나지 않은 것으로 확인되었다.

Recently, research on cost reduction and efficiency improvement of crystalline silicon(c-Si) photovoltaic(PV) module has been conducted. In order to reduce costs, the thickness of solar cell wafers is becoming thinner. If the thickness of the wafer is reduced, cracking of wafer may occur in high temperature processes during the c-Si PV module manufacturing process. To solve this problem, a low temperature process has been proposed. Conductive paste(CP) is used for low temperature processing; it contains Sn57.6Bi0.4Ag component and can be electrically combined with solar cells and ribbons at a melting point of 150℃. Use of CP in the PV module manufacturing process can minimize cracks of solar cells. When CP is applied to solar cells, the output varies with the amount of CP, and so the optimum amount of CP must be found. In this paper, in order to find the optimal CP application amount, we manufactured several c-Si PV modules with different CP amounts. The amount control of CP is fixed at air pressure (500 kPa) and nozzle diameter 22G(outer diameter 0.72Ø, inner 0.42Ø) of dispenser; only speed is controlled. The c-Si PV module output is measured to analyze the difference according to the amount of CP and analyzed by optical microscope and Alpha-step. As the result, the optimum amount of CP is 0.452 ~ 0.544 g on solar cells.

In this study, we investigate the relationship between the peeling behavior of the backsheet of a photovoltaic(PV) module and its surface temperature in order facilitate removal of the backsheet from the PV module. At low temperatures, the backsheet does not peel off whereas, at high temperatures, part of the backsheet remains on the surface of the PV module after the peeling process. The backsheet material remaining on the surface of the PV module is confirmed by X-ray diffraction(XRD) analysis to be poly-ethylene(PE). Differential scanning calorimetry(DSC) is also performed to investigate the interfacial characteristics of the layers of the PV module. In particular, DSC provides the melting temperature(Tm) of laminated ethylene vinyl acetate(EVA) and of the backsheet on the PV module. It is found that the backsheet does not peel off below the Tm of ethylene of EVA, while the PE layer of the backsheet remains on the surface of the PV module above the Tm of the PE. Thus, the backsheet is best removed at a temperature between the Tm of ethylene and that of PE layer.